本文關(guān)鍵詞：母胎心電信號的盲源分離研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,母胎心電信號對胎兒健康有著深遠的意義。腹部電極法采集的心電信號往往是多源混合信號,且包含強烈的肌膚噪聲、工頻干擾和非生物噪聲,胎兒心電在眾多強干擾信號下顯得十分微弱。該復(fù)雜環(huán)境下的提取算法一直困擾著許多國內(nèi)外學(xué)者,是信號處理領(lǐng)域的難點。因此,胎兒心電信號的提取可以作為強干擾環(huán)境下弱信號提取的一個典型�；讵毩⒊煞址治�(Independent Component Analysis, ICA)的分離算法是對源信號獨立性逼近的算法,受強干擾信號的影響小,適用于胎兒心電提取的應(yīng)用研究,ICA算法直接對接收到的觀測信號處理,擁有良好的實時性和抗干擾能力,成為各國學(xué)者研究的熱點。 生物醫(yī)學(xué)信號在統(tǒng)計上相互獨立的特點是本文進行獨立分量分析的基本前提。近年來,各國學(xué)者針對ICA框架模型,提出了許多優(yōu)秀的ICA算法。母胎心電信號的特點要求對應(yīng)的ICA算法有較高的分離精度、抗噪性能和實時性。 ICA算法從理論走向應(yīng)用,其應(yīng)用領(lǐng)域也在迅速擴展。當(dāng)前,針對胎兒心電的ICA算法研究甚少,兼具高分離精度和良好抗噪性的ICA算法成為胎兒心電提取的研究熱點。 本文針對上述問題和研究背景,在前人的基礎(chǔ)上進行了如下研究工作： 1.首先介紹了母胎心電信號的特點,心電信號的噪聲來源,母體與胎兒心電信號的強度關(guān)系； 2.介紹了ICA算法的基本模型、數(shù)學(xué)理論,論述了ICA算法中目標(biāo)函數(shù)的主要優(yōu)化思想,包括極大化估計、極小化估計和非高斯性估計。并對這些思想進行了詳細的理論分析； 3.針對胎兒心電信號的提取特點,眾多ICA算法中,重點選取二階累積量算法和高階累積量算法,詳細介紹了二階盲辨識算法(SOBI)和四階累積量的近似聯(lián)合對角化(JADE)算法,分析了各自算法的特點和算法結(jié)構(gòu)。對當(dāng)前單約束準(zhǔn)則的目標(biāo)函數(shù)進行修改,引入一種雙約束準(zhǔn)則的DC-JADE算法。該DC-JADE算法的目標(biāo)函數(shù)同時包含信息論中的極大化思想和極小化思想； 4.胎兒心電信號的提取實驗時,母胎心電混合信號來源于De Moor的病理心電數(shù)據(jù)庫,研究了二階盲辨識算法(SOBI)、四階累積量的近似聯(lián)合對角化(JADE)算法和DC-JADE算法對母胎心電信號的分離效果。選擇分離精度和抗噪性作為指標(biāo)進行了討論。然后,將雙約束DC-JADE算法和SOBI算法、JADE算法進行分離效果和抗噪性能的對比。選取典型的度量指標(biāo),對算法的性能進行評估。實驗結(jié)果表明,DC-JADE算法不僅能夠提取出清晰的胎兒心電信號,且相較于心電分離的其它算法擁有更優(yōu)秀的分離精度和抗噪性能,可作為強干擾環(huán)境下弱信號恢復(fù)的一個參考借鑒； 5.最后說明了本文研究的改進空間和不足之處,介紹了未來可能的研究方向；
【關(guān)鍵詞】：母胎心電信號 盲源分離 獨立分量分析 DC-JADE算法
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R714.5;TN911.7
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 目錄9-11
• 圖索引11-12
• 表索引12-13
• 1 緒論13-17
• 1.1 課題研究意義13-14
• 1.2 研究背景14-16
• 1.3 論文創(chuàng)新點16
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)和研究內(nèi)容16-17
• 2 ICA算法及其應(yīng)用17-27
• 2.1 獨立分量分析(ICA)概況17
• 2.2 ICA分離模型17-19
• 2.3 ICA的預(yù)處理過程19-21
• 2.4 ICA的目標(biāo)函數(shù)21-26
• 2.4.1 互信息最小化思想22
• 2.4.2 極大似然估計思想22-23
• 2.4.3 信息極大化思想23-25
• 2.4.4 非高斯極大化思想25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 3 ICA在胎兒心電提取中的應(yīng)用27-36
• 3.1 胎兒心電提取的ICA分析27-28
• 3.2 母胎心電檢測的特點28-30
• 3.2.1 心電信號本身的特點28
• 3.2.2 采集心電信號的噪聲來源分析28-29
• 3.2.3 ICA對胎兒心電的分離29-30
• 3.3 高階累積量算法30-34
• 3.3.1 SOBI算法30-32
• 3.3.2 JADE算法32-33
• 3.3.3 DC-JADE算法33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-36
• 4 實驗與分析36-47
• 4.1 實驗平臺和仿真環(huán)境36
• 4.2 算法性能評價指標(biāo)36-38
• 4.3 實驗數(shù)據(jù)來源和參數(shù)設(shè)置38-39
• 4.4 算法分離效果及性能比較39-42
• 4.4.1 SOBI算法分離效果39-40
• 4.4.2 JADE算法分離效果40-41
• 4.4.3 DC-JADE算法分離效果41-42
• 4.5 算法分離效果對比42-45
• 4.5.1 算法的MSE指標(biāo)評價42-43
• 4.5.2 算法的PI指標(biāo)評價43-45
• 4.6 本章小結(jié)45-47
• 5 總結(jié)和展望47-49
• 參考文獻49-54
• 作者簡介54-55
• 作者攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文55

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：母胎心電信號的盲源分離研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：412446